For the surveillance data of heroin

For the surveillance data of heroin users 2005 in Table 1, the observed frequencies were n1 = 3057, n2 = 791, n3 = 351, n4 = 107, n5 = 80, n6 = 59, n7+ = 22. Table 2 showed that the mixture of two-components of zero-truncated Poisson model was the best fitting with the smallest BIC value. The results produced nˆ0  7092 for the unobserved number of heroin users without any treatment episodes and Nˆ 11,559 for the total number of heroin users whereas a well-established alternative Chao’s [13] estimator NˆChao  n n122n2 yielded NˆChao 10,374 which was close to the appropriate NPMLE model with k = 2 components in the mixture. Likewise, Figure 1 compared frequency distributions of treatment episodes among the observed frequencies, single Poisson with zero-truncation, and the mixture of zero-truncated Poisson with two components. The Poisson mixture provided an excellent goodness-of-fit to the observed frequencies whereas the simple Poisson was not adequate; it was clearly evident with the smallest BIC value.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับข้อมูลการเฝ้าระวังของผู้ใช้เฮโรอีน 2005 ในตารางที่ 1 ความถี่ที่สังเกตได้ n1 = 3057, n2 = 791, n3 = 351, n4 = 107, n5 = 80, n6 = 59, n7 + = 22 ตารางที่ 2 แสดงให้เห็นว่า ส่วนผสมสองส่วนประกอบของรูปแบบปัวซองที่ตัดศูนย์ถูกส่วนพอดีกับค่า BIC น้อยที่สุด ผลผลิต nˆ0  7092 สำหรับหมายเลข unobserved ของผู้ใช้เฮโรอีน Nˆ 11, 559 สำหรับจำนวนผู้ใช้เฮโรอีนและตอนรักษาใด ๆ ในขณะที่ NˆChao 10, 374 ที่อยู่ใกล้แบบ NPMLE ที่เหมาะสมกับ k ให้ผลดีขึ้นทดแทนเจ้าของ [13] ประมาณ NˆChao  n n122n2 = 2 ส่วนในส่วนผสม ในทำนองเดียวกัน รูปที่ 1 เปรียบเทียบการกระจายความถี่ของการรักษาตอนระหว่างความถี่ที่สังเกต ปัวเดี่ยว มีศูนย์ตัด และส่วนผสมของตัดศูนย์ปัวด้วยส่วนประกอบสอง ส่วนผสมปัวให้การแห่งความดีของให้พอดีกับความถี่ที่สังเกตขณะปัวอย่างไม่เพียงพอ มันชัดชัดเจนกับ BIC ค่าน้อยที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับข้อมูลการเฝ้าระวังของผู้ใช้ยาเสพติดปี 2005 ในตารางที่ 1 ความถี่ที่สังเกตได้ n1 = 3057, n 2 = 791, 3 = 351 4 = 107, N5 = 80, N6 = 59, N7 + = 22 ตารางที่ 2 แสดงให้เห็นว่าส่วนผสม สององค์ประกอบของรูปแบบ Poisson ศูนย์ตัดทอนเป็นที่ดีที่สุดที่เหมาะสมกับค่า BIC มีขนาดเล็กที่สุด ผลการผลิต n0  7092 สำหรับจำนวนสังเกตของผู้ใช้ยาเสพติดโดยไม่ต้องตอนการรักษาใด ๆ และไม่มีข้อความ11,559สำหรับจำนวนผู้ใช้ยาเสพติดในขณะที่ทางเลือกที่ดีขึ้นของเจ้า [13] ประมาณการ NChao nn122n2ผล NChao  10374 ซึ่งอยู่ใกล้กับรูปแบบที่เหมาะสมกับ NPMLE k = 2 ส่วนประกอบในส่วนผสม ในทำนองเดียวกันรูปที่ 1 เมื่อเทียบกับการแจกแจงความถี่ของโรคการรักษาในหมู่ความถี่สังเกต Poisson เดียวกับศูนย์การตัดและส่วนผสมของ Poisson ศูนย์ตัดกับสององค์ประกอบ ส่วนผสม Poisson ให้คุณงามความดีของพอดีความถี่ที่ดีในการสังเกตในขณะที่ง่าย Poisson ก็ไม่เพียงพอ มันก็เห็นได้ชัดอย่างชัดเจนกับค่า BIC มีขนาดเล็กที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับการเฝ้าระวังข้อมูลผู้ใช้เฮโรอีน 2005 ตารางที่ 1 สังเกตความถี่ N1 = 2987 , n2 = 3 = 40 , 351 , N4 = 107 , 5 = 80 , n6 = 59 , N7 = 22 ตารางที่ 2 พบว่า ส่วนผสมของทั้งสองส่วนของศูนย์ออกแบบปัวซอที่ดีที่สุดเหมาะสมกับค่า BIC ที่เล็กที่สุดผลลัพธ์ที่ˆ 0 n  7092 สำหรับหมายเลขของผู้ใช้โดยไม่ต้องมีการรักษาเฮโรอีน unobserved เอพและˆ 11559 จำนวนผู้ใช้เฮโรอีน ส่วนเจ้าก็รู้จักทางเลือก [ 13 ] N ˆเจ้าพระยาประมาณ N n12  2n2  ( N ˆเจ้า 10374 ซึ่งใกล้เคียงกับที่เหมาะสม npmle นางแบบกับ k = 2 องค์ประกอบในส่วนผสม อนึ่งรูปที่ 1 การเปรียบเทียบการแจกแจงความถี่ของเอพในสังเกตความถี่เดียว ปัวซงกับศูนย์ตัด และส่วนผสมของศูนย์ตัดทอนปัวซงกับสององค์ประกอบ การผสมให้ความดีที่ยอดเยี่ยมของปัวซงกับสังเกตความถี่ส่วนปัวซออย่างง่ายไม่เพียงพอ ; มันเห็นได้ชัดอย่างชัดเจนกับค่า BIC ที่เล็กที่สุด